ViSE：面向街景外推的视觉唯一方法系统化方法
计算机视觉与模式识别
2025-10-22 v1
摘要
真实的视图外推是封闭环仿真自动驾驶的关键任务，但目前的新视角合成（NVS）方法在原始轨迹之外常常产生失真和不一致的图像，这仍是一个显著的挑战。本报告呈现了我们在ICCV 2025 RealADSim工作坊NVS轨道中获奖解决方案。为解决街景外推的核心挑战，我们引入了四阶段管道。第一，我们采用数据驱动的初始化策略生成稳健的伪LiDAR点云，避免局部最优值。第二，我们通过称为2D-SDF的新型维度降低SDF来建模道路表面，注入强几何先验。第三，我们利用生成式先验为外推视角创建伪ground truth，提供辅助监督。最后，一个数据驱动的适应网络移除时间特定的伪影。在RealADSim-NVS基准上，我们的方法实现了0.441的最终分数，在所有参赛者中名列第一。
引用
@article{arxiv.2510.18341,
title = {ViSE: A Systematic Approach to Vision-Only Street-View Extrapolation},
author = {Kaiyuan Tan and Yingying Shen and Haiyang Sun and Bing Wang and Guang Chen and Hangjun Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.18341},
year = {2025}
}